Top 8 des tendances en matière d'analyse de données : transformer les informations en action

Alors que l'année touche à sa fin, des sociétés de conseil de renommée mondiale et des passionnés de technologie concluent 2022 avec leur point de vue sur les futures tendances de l'analyse des données. En suivant l'exemple des tendances des données et de l'analyse de Gartner, nous souhaitons vous fournir des informations exploitables en matière d'analyse de données. Cependant, contrairement à d'autres revues, nous avons décidé de nous concentrer sur les tendances de l'industrie de l'analyse de données disponibles dans une perspective à court terme et maintenant plutôt que sur des promesses farfelues.

L'analyse de données offre aux entreprises la possibilité d'obtenir des informations commerciales précieuses et d'agir en conséquence à fond, ce qui rend le conseil en intelligence d'affaires plus crucial que jamais. La technologie continue d'évoluer, tout comme les opportunités offertes aux entreprises qui exploitent les données de manière nouvelle et innovante. Se tenir au courant des tendances futures les plus récentes en matière d'analyse de données volumineuses est essentiel pour capitaliser efficacement sur ces opportunités.

Dans cet article, nous examinerons l'impact des diverses tendances en matière d'analyse de données sur le paysage commercial dans son ensemble et déterminerons comment les organisations peuvent suivre les tendances en matière d'analyse de données pour obtenir un avantage concurrentiel.

Tendances d'analyse de données qui apportent de la valeur à votre entreprise

Voici les 8 principales tendances en matière d'analyse de données qui façonneront la concurrence entre les organisations.

1. Donner à plus d'utilisateurs la possibilité de générer des informations basées sur les données

Les systèmes de données des organisations sont souvent organisés selon des normes descendantes, ce qui favorise efficacement la suite dirigeante et les principaux décideurs de l'organisation lorsqu'il s'agit d'accéder aux données et d'exploiter les outils de veille économique.

Cependant, l'exploitation des services d'analyse de données n'est plus du ressort de quelques individus sélectionnés. Alors que les organisations cherchent à capitaliser sur le potentiel de leurs données, elles commencent à réaliser la nécessité pour un plus grand nombre d'utilisateurs de pouvoir prendre quotidiennement des décisions fondées sur des preuves.

Prenons l'industrie de la fabrication électronique comme exemple. Alors que la conception d'un nouveau produit dépend fortement de la disponibilité et des spécifications de certains matériaux, de nombreux ingénieurs des entreprises manufacturières n'ont pas les moyens d'accéder à ces données et, plus encore, les outils pour leur donner un sens. Avec une approche plus démocratisée de l'accès aux données, les ingénieurs utiliseront des outils d'analyse en libre-service pour optimiser et accélérer la prise de décision en analysant rapidement les données d'approvisionnement et d'approvisionnement.

Accorder l'accès aux données à davantage d'utilisateurs n'est qu'une partie des tendances actuelles en matière d'analyse de données. Présenter des informations de manière claire et concise est tout aussi vital que la démocratisation des données. Ce qui rend les informations immédiatement exploitables, c'est une visualisation des données attrayante et compréhensible. Avec des outils de visualisation de données à portée de main, tous les utilisateurs, quelle que soit leur formation technique, peuvent comprendre des ensembles de données complexes et prendre des décisions basées sur les données en toute confiance.

2. Poursuite du développement de solutions open source

Les raisons de la prolifération inévitable des logiciels open source en tant que tendance émergente dans l'analyse des données peuvent ne pas être immédiatement apparentes au sens commercial. Pourtant, son adoption croissante continue de profiter à la fois aux utilisateurs et aux fournisseurs et au domaine de l'analyse de données dans son ensemble. En termes très simples, plus les gens utilisent des solutions d'analyse de données open source, plus ces outils deviennent précieux.

Par exemple, en étendant l'accès à un nombre infini de scientifiques des données, qui partagent un désir de curiosité et d'exploration, R et Python restent au top des dernières tendances en matière d'analyse de données. Comme un langage universel, l'open source favorise l'innovation et la collaboration et active l'intelligence collective.

Dans un sens plus appliqué, les logiciels de BI open source continueront de gagner en popularité car ils offrent un moyen sensiblement moins coûteux de créer des solutions d'analyse hautement personnalisables sans compromettre la qualité. Les outils de BI open source permettent aux entreprises d'éviter le verrouillage des fournisseurs et les frais de licence, d'augmenter l'interopérabilité et d'être rapidement efficaces avec les données.

3. Affiner les algorithmes de traitement et d'analyse des données

Bien que cela puisse sembler trivial, les dernières tendances en matière d'analyse de données visent à rendre les modèles d'analyse de données plus précis. En passant par une formation rigoureuse et un grand nombre de nettoyages de données, les modèles d'apprentissage automatique modernes peuvent atteindre une précision de prédiction sans précédent.

Cependant, lorsqu'il s'agit d'appliquer l'IA et l'analyse de données, il existe une différence cruciale entre un système de prévision précis pour l'instant et un système de prévision qui peut rester précis au fil du temps.

Étant donné que les attentes des clients, les tendances commerciales et les conditions du marché sont en constante évolution, la précision des prévisions d'un modèle d'IA qui a été formé une fois diminue inévitablement avec le temps. La seule façon pour les modèles d'IA de rester au fait du paysage commercial en constante évolution est d'apprendre continuellement à partir d'un flux incessant de nouvelles données.

Dans les années à venir, nous connaîtrons l'évolution des systèmes d'IA. Au lieu de compter sur les humains pour s'adapter aux nouvelles circonstances, les systèmes d'IA autonomes ajusteront de manière autonome leurs méthodes d'apprentissage en fonction des changements dans le monde réel. Il est important de noter que l'IA adaptative joue également un rôle déterminant dans la réalisation de l'hyper-personnalisation.

4. Intégration transparente des solutions d'analyse de données dans le flux de travail

Les organisations de tous les secteurs reconnaissent la valeur de l'analyse intégrée pour permettre une prise de décision plus éclairée et générer de meilleurs résultats commerciaux. Les solutions d'analyse embarquées permettent aux entreprises d'intégrer l'analyse de données directement dans les applications existantes, créant une expérience utilisateur unifiée qui peut considérablement améliorer la vitesse, la précision et l'agilité de la prise de décision.

L'accès aux analyses de données directement dans l'application permet aux utilisateurs de s'appuyer sur les données pour prendre leurs décisions ultérieures. Par exemple, avec l'analyse intégrée en place, les enseignants du secondaire peuvent voir les points forts de chaque élève et l'efficacité des méthodes d'enseignement précédentes sur un groupe particulier d'élèves pour ajuster les plans de cours en tenant compte des qualités uniques des élèves. Explorer cette gamme de données dans un système séparé n'est pas pratique et prend beaucoup de temps, ce qui décourage souvent les utilisateurs d'appliquer l'analyse de données.

En accordant un accès immédiat aux données au moment même où ils en ont besoin, les utilisateurs prendront des décisions critiques plus rapidement, réduiront les erreurs et seront davantage encouragés à s'appuyer sur les données lors de l'exécution de tâches quotidiennes. Cette tendance du marché de l'analyse de données est particulièrement précieuse pour les organisations axées sur les données qui doivent collecter rapidement des données, les analyser dans leur contexte et prendre des décisions basées sur des informations en temps réel.

5. Fonctionnalité plus intuitive des systèmes d'analyse de données volumineuses

En raison des progrès rapides du cloud computing et de la croissance exponentielle des volumes de données, l'analyse du Big Data est devenue à la fois plus importante et économiquement faisable. Les mégadonnées ont souvent été perçues comme un art immensément compliqué accessible uniquement aux data scientists, et dans les années à venir, cela va changer.

Les tendances actuelles en matière d'analyse de données volumineuses consistent à rendre l'interface des systèmes d'analyse de données volumineuses plus intuitive et facile à utiliser pour les personnes sans connaissances techniques. Cela réduira le temps entre l'analyse des données et l'obtention d'informations, ce qui est crucial dans un paysage commercial moderne. Actuellement, les entreprises qui fournissent des solutions d'analyse de données volumineuses réinventent leurs interfaces pour répondre aux besoins d'un plus large éventail d'utilisateurs.

Par exemple, dans le passé, la mise en place d'un système ETL robuste dans Qlik View nécessitait que les utilisateurs aient de solides compétences en matière de script. Avec la sortie de Qlik Sense, la création d'un système ETL est devenue possible pour les utilisateurs de tous niveaux grâce à l'interface visuelle intuitive.

6. Retour aux sources : petites et grandes données

L'impact du Big Data sur le paysage des affaires ne peut être surestimé. Par exemple, pour un échange financier numérique, suivre des millions de flux de données clients en temps réel et comprendre leurs modèles est une source essentielle d'avantage concurrentiel. Cependant, alors que le train de battage médiatique autour du Big Data perd de sa vitesse, les entreprises ont commencé à réaliser que tout le monde n'a pas besoin d'analyser des données à une si grande échelle pour prendre des décisions critiques pour l'entreprise.

Les mégadonnées permettent aux organisations de comprendre des tendances profondes qui reflètent souvent les tendances générales de leurs industries respectives. Il est volumineux et variable et nécessite l'analyse d'un ensemble spécifique de techniques de modélisation statistique. Les données petites et larges, en revanche, sont plus utiles pour tirer des informations de petits ensembles de données individuels qui sont utiles pour résoudre des problèmes commerciaux plus spécifiques et à court terme.

Les petites données se trouvent généralement au sein d'une organisation individuelle et sont plus faciles à comprendre et à visualiser pour les humains. Dans les années à venir, nous nous attendons à ce que davantage d'organisations se concentrent sur des ensembles de données plus petits et contextualisés qui les aideront à prendre des décisions éclairées.

7. Consommation de données simplifiée

La croissance exponentielle du big data pousse également les entreprises à repenser leur approche de la gouvernance des données. Les méthodes traditionnelles de gestion des données ne suffisent plus à gérer les complexités héritées de l'orchestration des flux de flux de données. L'utilisation de pratiques de gouvernance des données obsolètes entraîne des silos de données, compromet la sécurité des données et ralentit globalement la prise de décision.

La structure de données est un moyen pour les organisations de créer une vue complète de leurs données et de les rendre plus accessibles, fiables et sécurisées dans toute l'entreprise. Par exemple, des architectures de Data Fabric bien pensées rationalisent le mouvement des données dans l'organisation en ne fournissant que les métadonnées nécessaires à la virtualisation des données. Ce dernier, à un moment donné, pourrait remplacer un processus ETL étendu, car il permet d'accéder aux données en temps réel sans avoir à les déplacer ou à les répliquer.

La structure de données connecte différents types de sources de données distribuées et permet de créer une interface unique et unifiée à travers laquelle toutes les données pertinentes sont accessibles. Il offre aux utilisateurs une visibilité complète sur l'ensemble de leur pile de données, simplifiant le processus de combinaison et d'agrégation d'informations précieuses.

8. Traitement des données à des vitesses et des volumes plus élevés

L'informatique de périphérie est devenue une tendance importante en matière d'analyse de données, offrant aux organisations une agilité et une flexibilité accrues. En rapprochant la puissance de traitement et de calcul du point d'acquisition des données, l'informatique de pointe permet une analyse plus rapide des données et réduit la latence tout en améliorant l'évolutivité.

L'informatique de périphérie est particulièrement utile lorsqu'il s'agit d'applications IoT en temps réel ; dans lequel les analyses sont effectuées sur l'appareil lui-même plutôt que sur un serveur distant. Ainsi, l'edge computing permet aux organisations de réduire les coûts de bande passante et d'améliorer la sécurité de leurs processus d'analyse de données.

De plus, l'informatique de périphérie permet aux organisations de créer plus facilement des applications distribuées sur plusieurs appareils ou plates-formes en acheminant le traitement et l'analyse des données vers les nœuds périphériques. À l'avenir, nous nous attendons à voir une concentration accrue sur l'analyse et le traitement basés sur la périphérie alors que de plus en plus d'organisations cherchent à tirer parti de cette technologie.

Comment tirer parti des tendances futures en matière d'analyse de données volumineuses pour vos besoins actuels ?

Alors que l'analyse de données devient de plus en plus sophistiquée, comprendre et suivre les tendances actuelles en matière d'analyse de données est essentiel pour débloquer ses avantages pour les entreprises. Cependant, agir sur ces tendances nécessite une vaste expertise technique, une planification stratégique et une compréhension approfondie des subtilités de la gestion des données.

Chez *instinctools, nous nous engageons à aider nos clients à pérenniser leur entreprise en tirant parti de la puissance de l'analyse des données de manière nouvelle et innovante. Nos consultants peuvent vous aider à démarrer du bon pied avec des ressources, des idées et des stratégies sur la façon de concevoir une architecture d'analyse robuste.

Adoptez les tendances en matière d'analyse de données pour innover plus rapidement et gérer efficacement les changements

Adopter le changement dans l'analyse des données offre de nouvelles opportunités aux entreprises pour rester compétitives dans un paysage commercial de plus en plus volatil. Si nous regardons la situation dans son ensemble, le vecteur général des tendances futures de l'analyse de données consiste à réduire le temps nécessaire pour convertir les informations en action. La génération d'informations basées sur les données est désormais accessible à tous. Pour devancer la concurrence, il est crucial de rendre les informations immédiatement exploitables pour le bon utilisateur au bon moment.

L'article a été initialement publié ici.